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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in die KI in Logistik und Versorgung
- Verständnis der Künstlichen Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
- KI in der Logistik und Kraftstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
- No-Code-KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und weitere
- Praktische Beispiele aus der Transport- und Kraftstoffindustrie
Modul 2: Strukturierung und Analyse operativer Daten
- Identifizierung wichtiger Logistik- und Versorgungen-Datensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
- Organisation von Volumenkontroll- und Bestandsdaten für den KI-Einsatz
- Reinigung, Formatierung und Validierung von Daten in Excel
- Erstellung dynamischer Tabellen und Pivot-Diagramme zur Generierung von Einblicke
Modul 3: KI-gestützte Prognosen für die Kraftstoffnachfrage
- Verständnis von Nachfrageprognosen und beeinflussenden Variablen
- Nutzung der KI-Funktionen von Excel und ChatGPT für prädiktive Analysen
- Prognose kurzfristiger (1–2 Wochen) Kraftstoffnachfrage-Trends
- Praktische Übung: Aufbau eines einfachen Prognosemodells mit vorhandenen Daten
Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung
- Wesentliche Konzepte in der Routenoptimierung und Zeitplanung
- Verwendung von KI-Tools zur Vorschlag optimaler Routen und Liefersequenzen
- Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung mit realen Einschränkungen
- Praktische Aktivität: Generierung von Routenoptionen für Liefereinheiten
Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung
- Identifizierung von Kostentreibern: Distanz, Mautgebühren, Kraftstoffverbrauch, Fracht
- Verwendung von KI-Modellen zur Schätzung der Logistikkosten
- Vergleich der manuellen und der KI-gestützten Kostenplanung
- Aufbau von Kostenberechnungsvorlagen mit dynamischen Eingaben
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
- Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Versorgungskennzahlen (KPIs)
- Integration von Daten aus Volumenkontrollsystemen
- Praxis: Erstellung eines Echtzeit-Logistik-Leistungs-Dashboards
Modul 7: Integration von KI in Logistik-Workflows
- Automatisierung wiederkehrender Berichts- und Datenkonsolidierungsaufgaben
- Verwendung von Power Automate oder Excel-Makros für die Aufgabenautomatisierung
- Erstellung von Warnsystemen für Bestands- oder Lieferungs-Schwellenwerte
- Praktisches Beispiel: KI-basierte Warnung für die Planung des Tankfüllens
Modul 8: 90-Tage-KI-Einführungsplan für Logistik und Versorgung
- Aufbau einer schrittweisen KI-Implementierungs-Roadmap
- Identifizierung von Pilotanwendungsfällen und Erfolgsmetriken
- Ausbau KI-gestützter Workflows über Teams hinweg
- Etablierung von kontinuierlicher Verbesserung und Wissensaustausch
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
- Keine Vorerfahrung mit Künstlicher Intelligenz erforderlich
Zielgruppe
- Profis für Logistik und Versorgung in der Kraftstofftransport- und -vertriebsbranche
- Koordinatoren für Operationen und Bestände
- Vorgesetzte und Planer, die Fuhrparkrouten und Kraftstofflieferungen steuern